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《运筹学第1章》课件

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1、运筹学第运筹学第1章章ppt课课件件contents目录运筹学简介线性规划整数规划非线性规划动态规划01运筹学运筹学简简介介运筹学的定义运筹学是一门应用数学学科，旨在通过数学方法和计算机技术解决现实生活中的优化问题。总结词运筹学运用数学、逻辑和推理等工具，研究资源的优化配置、决策问题的量化分析以及最优策略的制定。它通过建立数学模型和算法，寻求在多约束条件下实现目标最优化的解决方案。详细描述运筹学起源于二战时期的军事战略规划，后来逐渐扩展到民用领域，成为一门独立的学科。总结词二战时期，军事战略规划的需要促使运筹学开始发展。到了20世纪50年代，随着计算机技术的进步，运筹学在解决复杂问题方面展现出巨大潜力。此后，运筹学逐渐应用于民用领域，如交通运输、生产管理、金融等。详细描述运筹学的发展历程总结词运筹学在各个领域都有广泛的应用，包括生产、物流、金融、医疗等。详细描述在生产领域，运筹学用于优化生产计划、资源配置和提高生产效率。在物流领域，运筹学用于货物运输、路线规划和配送策略。在金融领域，运筹学用于投资组合优化、风险管理等方面。在医疗领域，运筹学用于医疗资源调度、患者管理等。此外，运筹学还在

2、军事、科研、政府等领域有广泛应用。运筹学的应用领域02线线性性规规划划线性规划在满足一系列线性等式或不等式约束条件下，求线性目标函数的最优解。约束条件包括资源限制、时间限制、技术条件等，通常表示为线性等式或不等式。目标函数要优化的决策变量的函数，通常表示为线性函数。最优解使目标函数达到最优值的解，满足所有约束条件。线性规划的基本概念需要优化的未知数，通常表示为$x_1,x_2,ldots,x_n$。决策变量要最大或最小化的函数，通常表示为$f(x)=c_1x_1+c_2x_2+ldots+c_nx_n$。目标函数一系列的线性等式或不等式，表示为$a_1x+b_1leqc_1,a_2x+b_2leqc_2,ldots,a_mx+b_mleqc_m$。约束条件010203线性规划的数学模型通过作图的方式求解线性规划问题，适用于较简单的问题。图解法单纯形法对偶问题法分解法一种迭代算法，通过不断迭代寻找最优解，适用于大规模问题。将原问题转化为对偶问题，通过对偶问题进行求解，适用于某些特定问题。将大规模问题分解为若干个小规模问题，分别求解后再综合得到最优解，适用于多阶段决策问题。线性规划的求解方

3、法03整数整数规规划划ABCD整数规划的基本概念它广泛应用于组合优化问题，如排班、选址和分配等问题。整数规划是一种特殊的线性规划，要求所有决策变量取整数值。整数规划可以分为两类：0-1整数规划和一般整数规划。整数规划问题通常比线性规划问题更难解决，因为整数约束增加了问题的复杂性。01整数规划的数学模型由目标函数和约束条件组成，所有决策变量必须取整数值。02目标函数是要求最小化或最大化的数学表达式，通常表示为决策变量的线性函数。03约束条件可以是等式或不等式，限制了决策变量的取值范围。04整数规划的数学模型可以表示为约束优化问题，使用集合论和图论等方法描述。整数规划的数学模型整数规划的求解方法可以分为精确求解方法和近似求解方法。近似求解方法包括启发式算法、元启发式算法等，可以在较短的时间内得到近似最优解，但不一定能保证最优解的精度。随着计算机技术的发展，一些智能优化算法如遗传算法、模拟退火算法等也被应用于整数规划的求解。精确求解方法包括分支定界法、割平面法等，可以求得最优解，但计算复杂度较高。整数规划的求解方法04非非线线性性规规划划非线性规划的基本概念01非线性规划是一种数学优化方法，

4、用于解决目标函数和约束条件均为非线性函数的问题。02非线性规划的目标是找到一组决策变量的最优解，使得目标函数达到最小或最大值，同时满足一系列约束条件。03非线性规划的应用领域非常广泛，包括经济、金融、工程、物流和科学计算等。04非线性规划问题通常比线性规划问题更加复杂和挑战性，因为非线性函数可能存在多个局部最优解，而且求解过程可能更加不稳定。非线性规划的数学模型定义决策变量在非线性规划问题中，需要定义一组决策变量，这些变量可以是连续的或离散的，代表了需要优化的参数或决策。定义约束条件非线性规划问题通常会有一组约束条件，这些条件限制了决策变量的取值范围，确保解的可行性和有效性。建立目标函数目标函数是非线性规划的核心，它代表了需要最小化或最大化的目标值，通常是一个非线性函数。确定问题类型非线性规划问题可以分为无约束问题、有约束问题和混合整数问题等类型，不同类型的非线性规划问题需要采用不同的求解方法。共轭梯度法共轭梯度法是一种结合了梯度法和牛顿法的优化算法，通过迭代搜索最优解的方向，同时利用上一步的搜索信息来加速收敛速度。梯度法梯度法是一种基于目标函数梯度的优化算法，通过迭代搜索最优解的方向

5、，逐步逼近最优解。牛顿法牛顿法是一种基于目标函数二阶导数的优化算法，通过构造海森矩阵并求解线性方程组来找到最优解。拟牛顿法拟牛顿法是牛顿法的改进版本，通过构造和更新拟海森矩阵来逼近海森矩阵，从而找到最优解。非线性规划的求解方法05动态规动态规划划123动态规划是一种通过将原问题分解为相互重叠的子问题，并存储子问题的解以避免重复计算的方法。它是一种优化算法，用于解决多阶段决策问题，其中每个阶段的决策都会影响未来的决策。动态规划的基本思想是将问题分解为子问题，并从子问题的最优解逐步构造出原问题的最优解。动态规划的基本概念状态转移方程描述了从一阶段到下一阶段的决策过程，以及状态之间的转移关系。状态转移矩阵则表示了在不同决策下，各个状态之间的转移概率或转移关系。动态规划的数学模型通常由状态转移方程和状态转移矩阵组成。动态规划的数学模型03分治法将原问题分解为若干个子问题，分别求解子问题的最优解，然后通过合并子问题的最优解得到原问题的最优解。01逆向求解法从最后阶段开始，逐步向前求解每个子问题的最优解，最终得到原问题的最优解。02递推法从第一阶段开始，逐步向后求解每个子问题的最优解，并存储子问题的最优解以供后续使用。动态规划的求解方法THANKS。

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